Then, a multi-task autoencoder based on diagonal state space models is applied to estimate intrinsic mode functions while support vector regression is utilized for the residual. Experimental results show that th
EncoderDecoder架构：在EncoderDecoder架构下，具有共享潜质的编码器或解码器可以通过多任务学习来提升性能。加入Autoencoder任务通常能带来正向效果，提高模型在表达和理解数据方面的能力。实现方法：整合不同任务：实现多任务学习的端到端模型时，可以利用共享参数来整合不同任务。例如，在问答对模型中融入背景知...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态和多任务的训练。MultiMAE 使用伪标签进行训练,使该框架适用于任何 RGB 数据...
Autoencoder。整合 question 和 fact 的 Encoder 输出作为最终的 Encoder 输出,再以 fact 作为 Decoder 的输出来训练。 这三种的架构如图所示,这个多任务学习,共享的是 Decoder 的参数。 主要代码可以见下面代码块。 1# facts input corresponding to the question2inp_fact=Input(name='fact_input',3shape=(self...
MultiMAE(Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders)是一种多模态多任务掩码自编码器,旨在通过引入多模态输入和多任务输出,提升自编码器的预训练效果。 核心特点: 多模态输入:与传统的MAE(Masked Autoencoder)相比,MultiMAE不仅接受RGB图像作为输入,还可以接受其他模态的数据,如深度图、语义分割图等。这种多模态输...
在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中,来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的团队提出了 Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders (MultiMAE),也是一种预训练策略,可以对掩码进行自动编码处理并执行多模态...
How do the performances of Multi Task Convolutional Autoencoder (MT-CAE) and Multi Task Long Short Term Memory Autoencoder (MT-LSTMAE) compare to their single-task counterparts? How does the inclusion of all temporal DNA methylation data enhance the prediction for And Dementia (AD) progression?
We present a new autoencoder architecture capable of learning a joint representation of local graph structure and available node features for the simultaneous multi-task learning of unsupervised link prediction and semi-supervised node classification. Our simple, yet effective and versatile model is ...
在Dense retrieval工作中,通常很难凭借单个特定的预训练任务有效将丰富的语义信息以及passage之间的关系编码到dense vector中。作者在本文中将多个预训练任务的预训练目标统一到bottlenecked masked autoencoder 框架下。 2. Preliminary 介绍dense retrive的任务定义以及常见的finetune过程。
多任务学习的应用场景广泛，特别是在Encoder-Decoder架构下，任何具有共享潜质的编码器或解码器都可以通过多任务学习来提升。加入Autoencoder任务通常能带来正向效果，因为它们有助于提高模型在表达和理解数据方面的性能。实现多任务学习的端到端模型时，可以利用共享参数来整合不同任务。例如，将背景知识融入...